一、行业痛点

在传统机器人控制系统中，常见的问题包括：

• AI识别依赖云端：网络延迟导致控制响应缓慢；
• 路径规划算法算力不足：复杂轨迹需耗时计算；
• 控制柜体积大、功耗高：传统x86架构能耗高、散热困难；
• 多轴同步精度不足：路径误差难以实时修正；
• 视觉系统与控制系统割裂：数据同步延迟、难集成。

解决思路：

使用电鱼 EFISH-RK3588 AI工控机作为机器人控制柜核心计算单元，实现“AI视觉识别 + 路径规划 + 实时运动控制”三位一体方案，让机器人具备“自主视觉、智能决策、精准控制”能力。

二、核心硬件平台

参数	电鱼 EFISH-RK3588 AI 工控机
CPU	8核 Cortex-A76 + A55
NPU算力	6 TOPS（AI推理加速）
GPU	Mali-G610，支持OpenCL / Vulkan
内存	LPDDR4x 8GB
接口	RS485×4 / CAN×2 / Ethernet×2 / HDMI / USB3.0×4
系统	Linux 5.10 / Ubuntu 20.04
AI框架	TensorRT / OpenCV / ONNX / PyTorch
扩展性	支持MIPI摄像头、SSD存储、Wi-Fi / 5G通信
工作温度	-20℃～70℃（工业级宽温）

该平台在15W功耗下即可运行复杂的视觉AI模型和实时路径规划算法，兼具高算力与高可靠性，非常适合机器人控制柜使用。

三、系统功能模块

模块	功能描述	技术实现
AI视觉识别模块	实时检测工件位置、姿态	YOLOv8 / TensorRT 加速
路径规划模块	自动生成机器人运动轨迹	A* / RRT / 贝塞尔插值算法
运动控制模块	多轴同步控制、反馈闭环	EtherCAT / CANopen
状态采集模块	实时采集电流、角度、扭矩等参数	Modbus / CAN
异常检测模块	判断卡滞、偏差、碰撞等异常	AI边缘算法
人机交互模块	本地显示运行状态与报警信息	Qt / Web HMI
远程通信模块	云端监控与日志上传	MQTT / HTTP

四、AI视觉与路径规划示例

视觉识别代码示例（Python + OpenCV + RKNN）

import cv2, time

from rknn.api import RKNN



rknn = RKNN()

rknn.load_rknn('yolov8n.rknn')

rknn.init_runtime()



cap = cv2.VideoCapture(0)

while True:

??? ret, frame = cap.read()

??? result = rknn.inference(inputs=[frame])

??? boxes = parse_output(result)

??? draw_boxes(frame, boxes)

??? cv2.imshow("AI定位", frame)

??? if cv2.waitKey(1) == 27:

??????? break

RK3588 的 NPU 可在本地完成视觉检测推理，延迟仅 30ms 以内。

路径规划逻辑（A*算法简例）

def a_star(start, goal, grid):

??? open_set = [start]

??? came_from = {}

??? g_score = {start: 0}

??? while open_set:

??????? node = min(open_set, key=lambda x: g_score[x])

??????? if node == goal:

??????????? return reconstruct_path(came_from, node)

??????? open_set.remove(node)

??????? for neighbor in get_neighbors(node, grid):

??????????? tentative = g_score[node] + cost(node, neighbor)

??????????? if neighbor not in g_score or tentative < g_score[neighbor]:

??????????????? came_from[neighbor] = node

??????????????? g_score[neighbor] = tentative

??????????????? open_set.append(neighbor)

RK3588 可同时运行路径规划与AI检测算法，适用于动态目标定位与轨迹修正场景。

五、方案优势

• AI+控制一体化：同平台完成视觉识别、轨迹规划与控制；
• 毫秒级控制响应：实时性满足多轴机器人运动要求；
• 高算力低功耗：6TOPS NPU + 15W功耗；
• 多协议兼容：支持 Modbus / CANopen / EtherCAT；
• 可扩展视觉系统：支持双摄像头输入与AI识别；
• 本地与远程融合：HDMI显示 + 云端监控双通道；
• 易维护可升级：Docker容器化 + OTA远程更新。

六、典型应用场景

• 焊接 / 装配 / 搬运机器人控制系统
• 视觉引导的工业机械臂
• 打磨、喷涂、切割等路径规划机器人
• 智能物流分拣机械臂
• 汽车零部件定位检测与装配系统